Page 210 - 《社会》2017年第1期
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统计模型的“不确定性”问题与倾向值方法
确定性和因果效果估计的不确定性时，我们得到的结果更加具有统计
效率（ 犲犳犳犻犮犻犲狀犮 狔 ），也更加精确。 １２ 这一特点对于经验社会科学研究而
言无疑是非常重要的。把所有 ５ 个备选模型的置信区间综合起来，我
们能够得到了一个如图 ３ 最右边线段所示的置信区间， １３ 可以发现，即
使是综合多个模型后得到的置信区间也要比所有的常规模型置信区间
小。这些发现再一次证明了安卫华、阿巴迪和伊姆本斯等人之前的研
究结论。
图 ３ ：基于 犕犆犕犆 的模型与常规模型的处理效应比较
通过“蒙特卡洛模拟”的方法，我们展示了研究者在拟合统计模型
时所可能面对的多个备选模型。针对特定的数据，这些备选模型具有
不同的拟合优度。针对每一个备选模型，我们所估计的倾向值得分具
有一定的变动性。之后，通过 犕犆犕犆 的计算过程，我们进一步发现，当
我们将倾向值估计过程的不确定性考虑进来以后，平均因果效果的置
信区间反而相比于常规的估计过程更小。那么，这一特点在实际的经
１２． 需要说明的是，这里 犕犆犕犆 模型仅涉及处理系数的不确定性。因为针对每个备选模型
都进行了 犕犆犕犆 估计，因此模型的不确定性尚未被控制。
１３． 这里的综合过程是以每个模型的后验概率为权重进行的加权平均。
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